改进CFA PSO-RBF神经网络：温室温度预测的精确提升

本文主要探讨了"基于改进CFA PSO-RBF神经网络的温室温度预测研究"这一主题。温室温度的精确预测对于科学管理温室环境、提高能源效率以及作物生长有着重要意义。研究者针对这一问题，提出了一个改进的预测模型，利用了收缩因子粒子群优化（CFA PSO）算法与径向基函数（RBF）神经网络相结合的方法。 在模型构建过程中，关键步骤包括利用最大最小距离算法来确定RBF神经网络的隐层节点数量，这有助于优化网络结构以适应复杂的温室温度数据。此外，改进的CFA PSO算法被应用于调整RBF神经网络的隐层基函数中心和场域宽度，通过动态优化搜索过程，找到最佳的参数组合。 该研究通过对比RBF神经网络、PSO-RBF神经网络以及CFA PSO-RBF神经网络的预测精度，来评估新提出的模型性能。实验结果表明，在合理选择神经网络参数的前提下，改进的CFA PSO-RBF神经网络算法表现出更好的预测效果，证明了其在温室温度预测中的优越性。 总结来说，这项工作结合了CFA PSO的优化策略与RBF神经网络的非线性映射能力，为温室环境的智能控制提供了一种有效的预测工具。这对于农业生产、能源管理和环境保护等领域都具有实际应用价值，展示了机器学习，特别是深度学习技术在农业智能化中的重要作用。